使用案例
欺诈检测

利用机器数据和机器学习,防欺诈团队可以搜索、检测和调查数据,以快速发现异常现象 - 减少资金、声誉损失以及组织效率低下。

在机器数据中查找欺诈指纹 - 太平洋夏季时间 2018 年 3 月 27 日周二上午 10 点

Splunk 提供了集成的安全系统,可快速定义行为模式,以商业速度保护企业信息、资产、账户和交易

主动规则和监控

使用自定义规则和自动化搜索和监控任何数据

找出异常值

通过机器数据中的异常情况来检测和调查异常值,这将有助于查明欺诈活动

为什么选择 Splunk 进行欺诈检测?

Splunk 帮助组织搜索、检测、调查和可视化欺诈行为和交易,以确定通常未被发现的异常情况。在欺诈者滥用或消耗这些账户之前,组织可以采取适当的行动,并且可以启动多种多样的补救措施,而且可以针对客户需求进行高度定制。

Splunk 定义了有关电汇、卡交易的欺诈规则,以识别可疑活动。它还可以实施多种基于速度的规则,例如地理和商户更改等,以确定欺诈交易的迹象。Splunk 还可以利用机器学习工具包 (MLTK) 更好地识别异常行为。聚类算法考虑交易中的多个字段来识别异常值。

Splunk 可帮助医疗保健提供者识别与同行相比高度异常的处方药物分布和数量的异常供应商。

Splunk 还可帮助具有计费功能的组织识别与同行相比具有高度异常的当前程序术语 (CPT) 代码提交和数量的异常提供商,从而更好地了解每个提供商及其专业。第三方顾问的医疗保健计划管理员使用 Splunk 来采用技术,使他们能够对计划、病例管理和 EMR 数据进行索引、分析、解释和转换,以帮助检测潜在的欺诈实例并实施欺诈监控计划。

Spunk 通过开发可重复的测试提供洞察力,以识别异常趋势、数据异常和控制故障,并且在某些情况下,甚至可以在欺诈成为现实之前充当早期预警系统。

产品能力
机器数据中可以看到传统反欺诈工具看不到的欺诈模式

分析和报告未来

灵活的高级报告和可视化支持任何用户或角色,并可轻松分析、衡量和管理欺诈风险。

增强您的安全生态系统

索引并整合来自孤立工具的事件数据并合并它们生成的欺诈分数。

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splunkbase
适用于欺诈检测的 Splunk Security Essentials

Splunkbase 通过 Splunk、我们的合作伙伴和我们社区的数百个应用程序和附加软件库来增强和扩展 Splunk 平台。

客户可以通过适用于欺诈检测的 Splunk Security Essentials 中的示例场景了解 Splunk Enterprise 如何用于检测各种形式的欺诈行为。该应用程序将演示 Splunk Enterprise 以及机器学习如何解决不同的欺诈场景以及从检测到复杂可视化和调查的用例。每个检测用例都包含如何使用搜索处理语言 (SPL) 和机器学习工具包 (MLTK) 进行实施的说明。

金融领域

发现身份盗窃等等
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医疗保健

根除保险欺诈。不需要 MRI
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公共部门

在没有欺诈的情况下提供关键服务
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